Informações sobre o curso
4.5
8,383 classificações
2,109 avaliações
Programa de cursos integrados
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

Nível intermediário

Horas para completar

Aprox. 18 horas para completar

Sugerido: 6 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês, Chinês (tradicional), Portuguese (Brazilian), Vietnamita, Coreano, Hebraico...

O que você vai aprender

  • Check

    Describe common Python functionality and features used for data science

  • Check

    Explain distributions, sampling, and t-tests

  • Check

    Query DataFrame structures for cleaning and processing

  • Check

    Understand techniques such as lambdas and manipulating csv files

Habilidades que você terá

Python ProgrammingNumpyPandasData Cleansing
Programa de cursos integrados
100% online

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Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

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Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

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Horas para completar

Aprox. 18 horas para completar

Sugerido: 6 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês, Chinês (tradicional), Portuguese (Brazilian), Vietnamita, Coreano, Hebraico...

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
3 horas para concluir

Week 1

In this week you'll get an introduction to the field of data science, review common Python functionality and features which data scientists use, and be introduced to the Coursera Jupyter Notebook for the lectures. All of the course information on grading, prerequisites, and expectations are on the course syllabus, and you can find more information about the Jupyter Notebooks on our Course Resources page....
Reading
11 vídeos (total de (Total 58 mín.) min), 4 leituras, 1 teste
Video11 videos
Data Science7min
The Coursera Jupyter Notebook System3min
Python Functions8min
Python Types and Sequences8min
Python More on Strings3min
Python Demonstration: Reading and Writing CSV files3min
Python Dates and Times2min
Advanced Python Objects, map()5min
Advanced Python Lambda and List Comprehensions2min
Advanced Python Demonstration: The Numerical Python Library (NumPy)7min
Reading4 leituras
Syllabus10min
Help us learn more about you!10min
50 years of Data Science, David Donoho (optional)30min
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10min
Quiz1 exercício prático
Week One Quiz12min
Semana
2
Horas para completar
3 horas para concluir

Week 2

In this week of the course you'll learn the fundamentals of one of the most important toolkits Python has for data cleaning and processing -- pandas. You'll learn how to read in data into DataFrame structures, how to query these structures, and the details about such structures are indexed. The module ends with a programming assignment and a discussion question....
Reading
8 vídeos (total de (Total 45 mín.) min), 2 testes
Video8 videos
The Series Data Structure4min
Querying a Series8min
The DataFrame Data Structure7min
DataFrame Indexing and Loading5min
Querying a DataFrame5min
Indexing Dataframes5min
Missing Values4min
Semana
3
Horas para completar
3 horas para concluir

Week 3

In this week you'll deepen your understanding of the python pandas library by learning how to merge DataFrames, generate summary tables, group data into logical pieces, and manipulate dates. We'll also refresh your understanding of scales of data, and discuss issues with creating metrics for analysis. The week ends with a more significant programming assignment....
Reading
6 vídeos (total de (Total 35 mín.) min), 1 teste
Video6 videos
Pandas Idioms6min
Group by6min
Scales7min
Pivot Tables2min
Date Functionality5min
Semana
4
Horas para completar
6 horas para concluir

Week 4

In this week of the course you'll be introduced to a variety of statistical techniques such a distributions, sampling and t-tests. The majority of the week will be dedicated to your course project, where you'll engage in a real-world data cleaning activity and provide evidence for (or against!) a given hypothesis. This project is suitable for a data science portfolio, and will test your knowledge of cleaning, merging, manipulating, and test for significance in data. The week ends with two discussions of science and the rise of the fourth paradigm -- data driven discovery....
Reading
4 vídeos (total de (Total 25 mín.) min), 1 leitura, 2 testes
Video4 videos
Distributions4min
More Distributions8min
Hypothesis Testing in Python10min
Reading1 leituras
Post-course Survey10min
4.5
2,109 avaliaçõesChevron Right
Direcionamento de carreira

34%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
Benefício de carreira

34%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Promoção de carreira

11%

recebi um aumento ou promoção

Melhores avaliações

por AUDec 10th 2017

Wow, this was amazing. Learned a lot (mostly thanks to stack overflow) but the course also opened my eyes to all the possibilities available out there and I feel like i'm only scratching the surface!

por SIMar 16th 2018

overall the good introductory course of python for data science but i feel it should have covered the basics in more details .specially for the ones who do not have any prior programming background .

Sobre University of Michigan

The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future....

Sobre o Programa de cursos integrados Applied Data Science with Python

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Applied Data Science with Python

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.